resnet18模型结构图

### ResNet18 模型 3D 结构图 ResNet18 是一种经典的卷积神经网络架构，在计算机视觉领域广泛应用。该模型通过引入残差连接解决了深层网络训练中的梯度消失问题，使得更深的网络可以被有效训练。 #### 模型概述 ResNet18 的主要特点是采用了多个残差块（Residual Blocks），这些块由两个或三个卷积层组成，并带有跳跃连接。这种设计允许信息绕过某些层直接传递给后续层，从而提高了反向传播过程中梯度的有效流动[^1]。 #### 构成单元 对于 ResNet18 而言，其构成单元主要是 `BasicBlock` 类型的模块。每个 Conv_x 组块内含有固定数量的基础块，具体数目取决于所处的位置以及是否应用下采样操作来改变特征映射的空间维度和通道数[^3]。 #### 层级描述 - **输入层**：接受大小为 \(224 \times 224\) 的彩色图片作为输入。 - **初始卷积层**：执行一次标准的 \(7\times7\), stride=2 卷积并接 ReLU 和最大池化(Max Pooling)，输出尺寸变为 \(56\times56\)。 - **四个阶段 (Stage)**： - Stage 1: 包含一个 BasicBlock； - Stages 2~4 各自包含两到三个 BasicBlocks；随着层数加深，空间分辨率逐渐减半而通道数翻倍。 最后经过全局平均池化(Global Average Pooling)和平坦化(Flatten)处理后接入全连接分类器(Dense Layer)。 #### 三维结构展示 为了更直观理解 ResNet18 的内部工作原理及其各部分之间的关系，下面提供了一个简化版的 3D 可视化表示：  此图为概念性的示意而非精确的比例绘制，旨在帮助读者建立关于整个网络拓扑结构的整体印象。实际情况下，每一层的具体参数配置会依据实现细节有所不同。 ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() # 定义第一个卷积层 self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) # 第二个卷积层不改变尺寸 self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out ```

### ResNet18 模型架构概述 ResNet18 是一种基于残差网络（Residual Network）设计的卷积神经网络模型，其核心特点是引入了 **shortcut connection** 或称为跳跃连接（skip connections），这使得深层网络更容易优化并缓解梯度消失问题[^3]。 以下是关于 ResNet18 的主要结构特点： - ResNet18 属于较小型号的 ResNet 家族成员之一，它由 18 层组成，其中包括多个残差模块。 - 整体架构可以分为以下几个部分： - 输入层：接受大小为 \(224 \times 224\) 的 RGB 图像作为输入。 - 初始卷积层：应用一个 \(7 \times 7\) 卷积核进行特征提取，步幅为 2，并接一个最大池化操作。 - 四组残差块（residual blocks）：每组包含两个基本卷积单元。这些残差块通过 shortcut 连接实现了跨层的信息传递。 - 第一组有 2 个 BasicBlock，通道数为 64； - 第二组有 2 个 BasicBlock，通道数增加到 128； - 第三组同样具有 2 个 BasicBlock，进一步扩展至 256 个滤波器； - 最后第四组也含 2 个 BasicBlock，最终达到 512 个滤波器。 - 平均池化层：用于全局平均池化处理。 - 全连接层：输出类别预测结果。 #### 架构图描述 下述代码展示了如何绘制 ResNet18 的简单流程图。此方法依赖 `torchsummary` 库生成模型概览表，或者借助可视化工具如 Netron 来查看更直观的效果。 ```python import torch from torchvision import models from torchsummary import summary # 加载预训练的 ResNet18 模型 model = models.resnet18(pretrained=False) # 打印模型结构摘要 (假设 GPU 可用) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) summary(model, input_size=(3, 224, 224)) ``` 对于更加详细的图形表示，推荐使用专门软件比如 TensorBoard 配合 PyTorch 提供的功能记录计算图；也可以尝试在线服务——Netron 导入导出 ONNX 文件形式展示整个网络拓扑关系。 [^4] 该链接指向官方文档中的标准 ResNet18 结构示意图，请注意实际运行环境可能影响显示效果。 --- ###